一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法，通过线性同余算法产生随机数，判断调制位置；重复上述步骤至设定的编码长度，获得一个完整的多相伪随机编码；重复以上步骤若干次，获得粒子群的初始种群。计算每个粒子的适应度；再进化每个粒子，并记录适应度最高的粒子；重复进化步骤，直到满足提前设置的最大进化代数或停止准则，获得发射编码。通过接收系统获得接收编码，再对发射编码与接收编码做相关，从而解算出目标距离。方便地产生满足光子计数装置要求的多相伪随机编码并确保编码性能优异；且产生速度远远高于直接用启发式算法搜索最优编码的方法，同时仍具有粒子群算法的整数编码、不易产生非法解等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法
本专利技术属于激光雷达
，特别是涉及到极弱光探测领域，具体地说是一种适用于极弱光探测的最优伪随机编码序列快速生成方法以及伪随机编码序列在极弱光测距中的应用。
技术介绍
光子计数探测是一种全新的激光雷达探测手段，能够将探测灵敏度提升至量子极限，甚至平均单脉冲回波能量远小于一个光子；可以实现低功耗、高精度的目标三维信息获取。与传统的模拟计数技术比较，光子计数技术有更高的灵敏度、更好的稳定性和更高的时间分辨率。为了快速获取目标信息，光子计数装置往往选取高重频激光器，为满足发射信号与接收信号的对应关系，则必须满足单值测距要求，即一段时间内必须满足只有一个脉冲在探测。而高重频意味着单值测距的时间t更短，根据激光测距公式可知，当t极小时必然使得有效测距距离大大减小，故测量较远的距离时由于不满足单值测距要求，从而导致距离模糊问题。将有效探测距离限制在一个很短的量程之内。伪随机编码调制是一种有效的增加系统带宽，解决距离模糊问题的方法。伪随机编码的码长与系统最大有效探测距离呈线性正相关，极大的扩大了光子计数装置的探测距离。而且伪随机编码还具有数字化调制、编码灵活多样、自相关性良好、信号频谱较宽等优点；通过匹配滤波处理之后可以获得更大的信号处理增益，提高了探测灵敏度。传统的伪随机序列如m序列由于具有容易生成、自相关性良好等优点，如今已经广泛应用在激光雷达领域。张宇飞、贺岩等人在2016年发表的论文《Three-dimensionalimaginglidarsystembasedonhighspeedpseudorandommodulationandphotoncounting》中详细阐述了用m序列对光子计数装置调制从而获得目标三维信息的过程。该文采用连续激光器与调制器组合的方案，当采用调制器对连续激光器调制时，不存在储能时间，但单脉冲能量低，时间精度不高，而且调制器价格不菲，增加了系统成本；当采用调制器对脉冲激光器调制时，能够克服以上问题，但有储能时间限制。但是对于光子计数探测，传统的伪随机序列则面临着诸多挑战。传统的伪随机序列一般只能产生固定码型的编码序列，例如m序列中“0”与“1”所占比例相同；此外，光子技术装置为了降低调制器件的要求并获得较高的单脉冲能量，往往选择脉冲激光器，而且光子计数装置在高时间分辨率的基础上往往采用高速调制器产生编码序列；但激光器重复速率与编码产生速率往往难以匹配，若采用传统伪随机序列则系统将由于速率不匹配而无法工作。此外，传统伪随机序列往往只能产生定长的序列，而不能根据需求产生任意长度的序列；传统的伪随机序列主要以二相编码为主，不携带强度信息，频谱也不够宽，抗干扰能力相对也较差；传统的伪随机序列并不是针对光子计数探测所产生的，故并未充分考虑光子技术装置的应用环境，编码序列容易被探测环节的种种错误干扰而降低伪随机序列的性能，进而影响整个系统的性能。在满足使用要求的基础上，为了获得更好的测距精度，需要寻找最优编码序列。然而最优编码序列是一个组合优化问题，即使两个汉明距离很近的编码序列性能差距也可能极大。而当编码长度较长时遍历搜索的计算量非常大，几乎不可能得到结果。根据获得的编码序列对发射信号进行调制后，系统需要在接收端需对接收信号进行解调才能获得目标距离。在信号检测领域常用匹配滤波器处理接收信号，以获取更大的信号处理增益。匹配滤波器往往选用发射信号，解调最终转化为发射信号与接收信号的相关。然而相关操作计算量很大，当编码较长时计算代价很高。鉴于以上种种矛盾，光子计数装置亟需一种适用于该应用环境的伪随机编码序列生成方法，在此基础上还应充分考虑其生成速度与编码序列性能。此外，实际应用的伪随机序列往往高达上万位，故还应在研究快速解相关的算法，以免限制系统性能。
技术实现思路
本专利技术公开了一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法，以解决传统伪随机序列难以产生特定长度的序列、编码形式固定、频谱不够宽、抗干扰能力不强、未充分考虑光子计数装置应用环境等多种问题，同时该方法还能保证得到的编码序列具有优异的性能。本专利技术的技术解决方案是提供一种基于光子计数装置的最优编码快速生成方法及解码方法，包括以下步骤：步骤一、预设相关参数包括：编码长度、调制位置比例阈值、强度范围及对应的强度值、缓冲位数、线性同余算法参数、粒子群算法参数；其中粒子群算法参数包括：学习因子、惯性权重、种群规模、最大进化代数以及收敛阈值；步骤二、获得多相伪随机编码；2.1)通过线性同余算法产生随机数；2.2)根据预设的调制位置比例阈值，判断该随机数在伪随机序列中对应的位置是否为调制位置，若为调制位置，则根据预设的强度范围确定该调制位的强度值，并将该调制位之后的缓冲位置的强度值设为零；若为非调制位置，则将其强度值设为零；调制位置及其后面的缓冲位置对应的强度值构成部分编码；2.3)重复步骤2.1)与步骤2.2)，直到达到设定编码长度完整的多相伪随机编码，将该编码赋值给一个向量，并对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子群算法中粒子的初始位置向量；2.4)随机产生长度为设定编码长度的随机数序列，并赋值给一个向量，对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子的初始飞行速度向量；步骤三、获得粒子群的初始种群；重复步骤二，分别记录每一次的位置向量和速度向量，获得符合设定种群规模的多相伪随机编码，构成粒子群的初始种群；步骤四、获得最优编码；4.1)依据光子计数装置对编码的要求设计适应度函数；上述适应度函数应包括对探测环境中存在的干扰的模拟以及对优良特性的奖励项与非法解的惩罚项；让产生的编码更加适应实际的传输环境，对干扰的模拟可以包括时间抖动、随机噪声和大气干扰等，惩罚项包括强度值超范围、缓冲位数不足等非法情况。4.2)根据得到的适应度函数计算步骤三得到的初始种群中每个粒子的适应度；选取适应度值最好的粒子作为初始最优粒子；4.3)通过粒子群算法的迭代进化公式进化初始粒子群中的每个粒子的位置向量，并根据适应度函数计算进化后每个粒子的适应度，记录适应度最高的粒子，并与历史最优粒子适应度比较，选取全局最优粒子；4.4)重复步骤4.3)，直到满足提前设置的最大进化代数或停止准则，获得的全局最优粒子对应的位置向量即为最优编码；步骤五、通过光子计数装置获取发射编码与接收编码，所述发射编码即为步骤四获得的最优编码；再对发射编码与接收编码做相关，从而解算出目标距离。优选地，步骤4.3)具体为：4.31)根据粒子群算法速度更新公式更新粒子飞行速度向量，对飞行速度向量就近取整，再通过就近取整后每个粒子的飞行速度向量更新粒子群的初始种群中每个粒子的位置向量；4.32)计算更新后的粒子种群中每个粒子的适应度值，若该粒子本次更新位置的适应度比该粒子的历史最优粒子对应的适应度更高，则以该粒子本次更新的位置向量为该粒子的历史最优值；4.33)若该粒子的历史最优粒子的位置向量的适应度大于全局最优粒子的位置向量的适应度，则以该粒子的历史最优粒子的位置向量替换全局最优粒子的位置向量；4.34)根据预设的种群规模与最大进化代数循环步骤4.31)到步骤4.33)，根据设定的收敛阈值，若某全局最优粒子能够在若干次对比中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、预设相关参数包括：编码长度、调制位置比例阈值、强度范围及对应的强度值、缓冲位数、线性同余算法参数、粒子群算法参数；其中粒子群算法参数包括：学习因子、惯性权重、种群规模、最大进化代数以及收敛阈值；步骤二、获得多相伪随机编码；2.1)通过线性同余算法产生随机数；2.2)根据预设的调制位置比例阈值，判断该随机数在伪随机序列中对应的位置是否为调制位置，若为调制位置，则根据预设的强度范围确定该调制位的强度值，并将该调制位之后的缓冲位置的强度值设为零；若为非调制位置，则将其强度值设为零；调制位置及其后面的缓冲位置对应的强度值构成部分多相伪随机编码；2.3)重复步骤2.1)与步骤2.2)，直到达到设定编码长度完整的多相伪随机编码，将该编码赋值给一个向量，并对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子群算法中粒子的初始位置向量；2.4)随机产生长度为设定编码长度的随机数序列，并赋值给一个向量，对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子的初始飞行速度向量；步骤三、获得粒子群的初始种群；重复步骤二，分别记录每一次的位置向量和速度向量，获得符合设定种群规模的多相伪随机编码，构成粒子群的初始种群；步骤四、获得最优编码；4.1)依据光子计数装置对编码的要求设计适应度函数；所述适应度函数应包括对探测环境中存在的干扰的模拟以及对优良特性的奖励项与非法解的惩罚项；4.2)根据得到的适应度函数计算步骤三得到的初始种群中每个粒子的适应度；选取适应度值最好的粒子作为初始最优粒子；4.3)通过粒子群算法的迭代进化公式进化初始粒子群中的每个粒子的位置向量，并根据适应度函数计算进化后每个粒子的适应度，记录适应度最高的粒子，并与历史最优粒子适应度比较，选取全局最优粒子；4.4)重复步骤4.3)，直到满足提前设置的最大进化代数或停止准则，获得的全局最优粒子对应的位置向量即为最优编码；步骤五、通过光子计数装置获取发射编码与接收编码，所述发射编码即为步骤四获得的最优编码；再对发射编码与接收编码做相关，从而解算出目标距离。...

【技术特征摘要】
1.一种基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、预设相关参数包括：编码长度、调制位置比例阈值、强度范围及对应的强度值、缓冲位数、线性同余算法参数、粒子群算法参数；其中粒子群算法参数包括：学习因子、惯性权重、种群规模、最大进化代数以及收敛阈值；步骤二、获得多相伪随机编码；2.1)通过线性同余算法产生随机数；2.2)根据预设的调制位置比例阈值，判断该随机数在伪随机序列中对应的位置是否为调制位置，若为调制位置，则根据预设的强度范围确定该调制位的强度值，并将该调制位之后的缓冲位置的强度值设为零；若为非调制位置，则将其强度值设为零；调制位置及其后面的缓冲位置对应的强度值构成部分多相伪随机编码；2.3)重复步骤2.1)与步骤2.2)，直到达到设定编码长度完整的多相伪随机编码，将该编码赋值给一个向量，并对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子群算法中粒子的初始位置向量；2.4)随机产生长度为设定编码长度的随机数序列，并赋值给一个向量，对该向量中的每个元素就近取整，将取整后的向量作为粒子的初始飞行速度向量；步骤三、获得粒子群的初始种群；重复步骤二，分别记录每一次的位置向量和速度向量，获得符合设定种群规模的多相伪随机编码，构成粒子群的初始种群；步骤四、获得最优编码；4.1)依据光子计数装置对编码的要求设计适应度函数；所述适应度函数应包括对探测环境中存在的干扰的模拟以及对优良特性的奖励项与非法解的惩罚项；4.2)根据得到的适应度函数计算步骤三得到的初始种群中每个粒子的适应度；选取适应度值最好的粒子作为初始最优粒子；4.3)通过粒子群算法的迭代进化公式进化初始粒子群中的每个粒子的位置向量，并根据适应度函数计算进化后每个粒子的适应度，记录适应度最高的粒子，并与历史最优粒子适应度比较，选取全局最优粒子；4.4)重复步骤4.3)，直到满足提前设置的最大进化代数或停止准则，获得的全局最优粒子对应的位置向量即为最优编码；步骤五、通过光子计数装置获取发射编码与接收编码，所述发射编码即为步骤四获得的最优编码；再对发射编码与接收编码做相关，从而解算出目标距离。2.根据权利要求1所述的基于光子计数装置的最优编码快速生成及解码方法，其特征在于：步骤4.3)具体为：4.31)根据粒子群算法速度更新公式更新粒子飞行速度向量，对飞行速度向量就近取整，再通过就近取整后每个粒子的飞行速度向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝伟，陈松懋，苏秀琴，李哲，汪书潮，朱文华，张占鹏，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，中国科学院大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61